L’obiettivo è 12 miliardi di dollari di ricavi da chip AI nel 2026, in crescita di oltre il 60% rispetto all’anno precedente. Il veicolo è l’Ascend 950PR, entrato in produzione di massa a marzo su processo SMIC a 7 nm con prestazioni pari a 1 PFLOPS in FP8 e 1,56 PFLOPS in FP4. Ma la vera notizia non è il chip: è lo stack software che lo accompagna, progettato per eliminare il costo di migrazione da CUDA e rendere Ascend un'alternativa praticabile per chiunque abbia già costruito i propri workflow su Nvidia.
Il chip che non doveva esistere
Quando Washington ha imposto le prime restrizioni all’export di chip AI verso la Cina, la tesi prevalente era che Huawei non avrebbe potuto colmare il divario tecnologico con Nvidia in tempi utili. A distanza di due anni, i dati dicono altro. Secondo quanto riportato dal Financial Times e ripreso da Reuters il 1° maggio, Huawei ha fissato per il 2026 un obiettivo di ricavi da chip AI di circa 12 miliardi di dollari, partendo dai 7,5 miliardi del 2025. Reuters ha precisato di non aver potuto verificare autonomamente la cifra del Financial Times, che rimane quindi una proiezione interna trapelata e non una dichiarazione ufficiale certificata.
L’Ascend 950PR, realizzato da SMIC su architettura a 7 nm, è il principale driver di questa crescita ed è in produzione di massa dal marzo scorso. Il chip è confezionato nella scheda Atlas 350 con 112 GB di memoria HiBL 1.0 proprietaria e 1,4 TB/s di banda, e offre circa 2,8 volte le prestazioni FP4 dell’H20 di Nvidia — l’unico chip americano ancora legalmente disponibile in Cina. Non si tratta di un prodotto alla pari con H100 o Blackwell su ogni parametro — la banda di memoria rimane inferiore (1,4 TB/s contro 3,35 TB/s dell’H100) e le prestazioni di training restano una debolezza — ma nel segmento inferenza il confronto si chiude in modo molto più favorevole. Per il quarto trimestre è atteso un modello potenziato, l’Ascend 950DT con 144 GB di HBM.
CANN Next: il clone funzionale di CUDA
Il vantaggio competitivo di Nvidia non è mai stato solo il silicio: è l’ecosistema CUDA, costruito in quasi vent’anni di adozione accademica e industriale. Migliaia di framework, librerie e workflow sono scritti per girare su CUDA e la migrazione verso architetture diverse ha sempre rappresentato un costo reale di ingegnerizzazione.
Huawei ha scelto di affrontare questo problema frontalmente. Lo stack CANN Next — l’ultima versione del Compute Architecture for Neural Networks — non si basa su un layer di traduzione runtime, che introdurrebbe overhead e lacune di compatibilità, ma su sostituti quasi drop-in dei costrutti CUDA: thread block, warp, kernel launch. L’approccio tratta CUDA come standard linguistico di fatto, mappandone le operazioni sulle capacità native dell’hardware Ascend. Stando alle fonti citate da Reuters, i clienti cinesi si dichiarano “molto più soddisfatti ora che il chip è più compatibile con il sistema software CUDA di Nvidia e ha migliori tempi di risposta”.
La validazione più significativa è arrivata il 24 aprile, con il rilascio di DeepSeek V4: il modello gira su Ascend 950PR per i workload di inferenza, e l’intera linea Ascend SuperNode supporta ora i modelli V4 series, incluso il training di V4-Flash. Non è un test di laboratorio, ma un’adozione in produzione da parte di uno dei laboratori AI più seguiti al mondo.
Gli ordini: ByteDance guida, Alibaba e Tencent seguono
La lettura del mercato è altrettanto chiara sul fronte della domanda. ByteDance ha impegnato oltre 5,6 miliardi di dollari in acquisti Ascend per il 2026, partendo da una base vicina allo zero negli anni precedenti. A quei prezzi e con un target di 750.000 unità prodotte nell’anno, il solo impegno di ByteDance coprirebbe circa la metà dell’intera produzione del 2026. Alibaba e Tencent hanno collocato ordini significativi senza rendere pubblici i volumi e Baidu è indicata come acquirente per l’infrastruttura Kunlun entro il terzo trimestre.
La concentrazione degli acquisti nei tre hyperscaler cinesi più grandi segnala che Ascend non è più un ripiego tattico. ByteDance gestisce una delle più grandi operazioni di inferenza AI al mondo — il motore di raccomandazione di TikTok, Doubao con 100 milioni di utenti attivi giornalieri, le funzioni AI di CapCut — e non effettua scommesse strategiche su hardware che non ha superato i propri test interni.
La logica delle sanzioni come acceleratore
C’è un’ironia strutturale in questa vicenda. Le restrizioni all’export imposte da Washington a partire dal 2022 avevano l’obiettivo dichiarato di rallentare lo sviluppo AI cinese tagliando l’accesso ai chip più avanzati. L'effetto osservabile è parzialmente opposto: hanno eliminato dal mercato cinese l'alternativa americana, creando le condizioni di una domanda senza sbocchi alternativi che hanno permesso a Huawei e SMIC di giustificare gli investimenti per portare Ascend 950PR in produzione di massa. È la stessa dinamica che abbiamo analizzato nel contesto dello Stretto di Hormuz: la pressione geopolitica non elimina il fabbisogno tecnologico, lo redirige.
Il mercato globale dei chip AI non è più un mercato unitario. È già frammentato in due ecosistemi paralleli con standard, toolchain e filiere di fornitura progressivamente divergenti. Morgan Stanley stima che le aziende domestiche cinesi cattureranno l’86% del mercato AI chip in Cina entro il 2030.
Cosa osservare nei prossimi mesi
Nei prossimi tre mesi vale la pensa seguire tre indicatori. Primo, la capacità effettiva di SMIC di scalare il processo N+3 a 7 nm senza accesso agli scanner EUV di ASML: il limite fisico sulle rese potrebbe comprimere i margini di crescita prima del previsto. Secondo, la penetrazione di CANN Next nei framework open source: se PyTorch e JAX consolideranno backend Ascend di qualità paragonabile a quelli CUDA, il fossato software si assottiglierà ulteriormente; l’obiettivo dichiarato è 15.000 sviluppatori attivi su CANN entro fine 2026. Terzo, la risposta di Nvidia: Jensen Huang ha dichiarato in un’intervista recente che se DeepSeek dovesse prioritizzare i propri modelli sulla piattaforma Huawei “sarebbe un risultato terribile per gli Stati Uniti” — segnale che la preoccupazione per la perdita dell’ecosistema software è reale.
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